Global scientific progress and shortfalls in biological control of the fall armyworm Spodoptera frugiperda
Notice bibliographique
Résumé
Since 2016, the fall armyworm (FAW) Spodoptera frugiperda has spread over extensive areas of the tropics and subtropics, imperiling food security, economic progress and the livelihoods of millions of cereal farmers. Although FAW has received long-standing scientific attention in its home range in the Americas, chemical inputs feature prominently in its mitigation and biological control uptake is globally lagging. Here, building upon a quantitative review of the global literature, we methodically dissect FAW biological control science. Of the known entomopathogens (46), parasitoids (310) and predators (215) of FAW, approx. 40% have been subject to laboratory- or field-level scrutiny. Laboratory-level performance has partially been assessed for 14–18% of the above invertebrate taxa. Yet, organismal, geographic, methodological and thematic biases hamper efforts to relate in-field animal biodiversity to biological control services. Often, single-guild ‘snapshot’ surveys are preferred over comprehensive bio-inventories or population dynamics appraisals, trophic interactions remain undocumented, standard pest infestation metrics are lacking and natural enemy censuses are performed arbitrarily. Diurnal biota receive inordinate attention, while egg and pupal predation - the main biotic sources of mortality - are routinely overlooked. Multiple microbial and invertebrate biota are investigated with a view towards mass-rearing and augmentative release. Meanwhile, conservation biological control receives marginal attention and cross-disciplinary engagement with the agroecology domain is lagging. We lay out several steps, including standardized methodologies, smart use of biodemographic toolkits, networked field trials and a fortification of its ecological underpinnings, to sharpen the science of (FAW) biological control and urge further momentum in its global implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».